能告诉你什么
Crosstabs 在你的设备上运行该过程：逐一列出每个用户缺失值代码，提供汇总统计量、SPSS 默认的 HAVERAGE 百分位数算法，并可附条形图或直方图。
- 某道题的回答如何分布：既有计数，也有占全部个案和占有效个案的比例。
- 缺失数据有多少：每个已声明的用户缺失值代码（如 98 “不知道”）单独成行，系统缺失值另列。
- 数值变量的中心和两端位置：平均值、中位数、众数、四分位数、等分组分割点以及你输入的任意百分位数。
- 编码是否干净——异常代码、不可能的取值和空类别会立即在表中显现。
适用场景
适合使用
- 在做交叉表或建模之前，先对每道问卷题目做初步查看。
- 报告分类变量或评分量表变量的分布，例如 1 至 5 分的满意度。
- 检查重新编码、筛选和缺失值声明是否达到预期效果。
改用其他方法
- 并列概括多个连续变量：使用“描述”，它只输出一张紧凑的表，而不是每个变量一张很长的频率表。
- 比较不同组之间的分布：使用带列百分比的交叉表，或在“探索”中指定因子。
- 以多个是/否列存储的多选题：逐列做频率表无法给出各选项在全部选项中的选择比例。
在 Crosstabs 中如何操作
- 01
载入问卷文件
在工作区打开 .sav、CSV 或 Excel 文件并切换到“统计”模式。.sav 文件中的值标签和用户缺失值代码会被保留。
- 02
选择频率
在“描述”组中选择“频率”（FREQUENCIES），并勾选一个或多个变量。字符串变量只输出计数。
- 03
勾选统计量
在“集中趋势”“离散”“分布”下勾选所需统计量；默认已勾选平均值、标准差、最小值和最大值。
- 04
设置百分位值
勾选“四分位数”或“分割点（相等组）”，输入其他百分位数，保留 HAVERAGE 方法或另选一种；对分组数据勾选“值为组中点”。
- 05
排序、作图并运行
选择“频率表排序依据”、条形图或直方图，以及是否“显示频率表”，然后点击“运行”。如工作区设有权重，需先声明它是频数权重还是抽样权重。
计算示例
以下结果由 Crosstabs 引擎在构建本页时根据模拟数据实际计算得出，并非手工填写。
数据
50 份模拟问卷对一道五级满意度题的回答（1 = 非常不满意 … 5 = 非常满意）。代码 9（“未作答”）声明为用户缺失值，另有部分空白（系统缺失值）。数据由固定随机种子生成。
| 项目 | satisfaction |
|---|---|
| N 有效 | 46 |
| N 缺失 | 4 |
| 平均值 | 3.41 |
| 中位数 | 4.00 |
| 众数 | 4 |
| 标准差 | 1.240 |
| 百分位数 25 | 2.00 |
| 百分位数 50 | 4.00 |
| 百分位数 75 | 4.00 |
| 项目 | 类别 | 频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 |
|---|---|---|---|---|---|
| 有效 | 1 非常不满意 | 4 | 8.0 | 8.7 | 8.7 |
| 有效 | 2 不满意 | 8 | 16.0 | 17.4 | 26.1 |
| 有效 | 3 一般 | 8 | 16.0 | 17.4 | 43.5 |
| 有效 | 4 满意 | 17 | 34.0 | 37.0 | 80.4 |
| 有效 | 5 非常满意 | 9 | 18.0 | 19.6 | 100.0 |
| 缺失 | 9 未作答 | 3 | 6.0 | ||
| 缺失 | 系统 | 1 | 2.0 |
代码 9 列在“缺失”下，不计入有效百分比。
结果解读
50 份回答中有 46 份有效。最常见的回答是 4（占有效回答的 37.0%）；中位数为 4，上下四分位数分别为 2 和 4。“百分比”以全部 50 行为分母，“有效百分比”只以 46 个有效回答为分母，描述态度分布时应报告有效百分比。
输出表格说明
- 统计
- 有效 N 与缺失 N，以及所勾选的统计量，每个变量一列。脚注会说明存在多个众数、按分组数据计算的中位数以及非默认的百分位数方法。
- 频率表（以变量标签为标题）
- 每个有效取值的频率、百分比、有效百分比和累积百分比，随后在“缺失”下列出每个用户缺失值代码和“系统”缺失。百分比以全部个案为分母，有效百分比排除缺失个案。
- 条形图或直方图
- 可选的计数图；直方图只对数值变量绘制。
前提假设与注意事项
- 每行是一个个案；除非声明了频数权重，否则每个个案的取值只计一次。
- 缺失值按变量逐个排除，因此每个变量的有效百分比有各自的分母。
- 频数权重必须是非负整数计数；使用抽样权重时不报告标准误。
结果如何验证
FREQUENCIES 的统计量与描述统计引擎共用，该引擎在用 NumPy 2.5 和 SciPy 1.18 生成的 13 个参考样本上验证：平均值误差在 1e-12 以内，方差与标准差在 1e-11 以内，偏度与峰度在 1e-10 以内，五种百分位数定义与对应的 NumPy 方法相差不超过 1e-12（容差随数值大小缩放）。单元测试还覆盖用户缺失值的百分比分母、按计数排序、分组百分位数、多众数和权重。 验证证据（英文）
常见问题
百分比和有效百分比有什么区别？
百分比以全部个案（含缺失）为分母；有效百分比只以有效回答为分母，因此报告态度类题目时应引用后者。累积百分比按表中显示顺序累加有效百分比。
为什么代码 98 列在“缺失”下？
因为它在数据字典中被声明为用户缺失值（例如“不知道”）。这类代码会被计数并单独成行，但不计入有效百分比和统计量。
哪种百分位数方法与 SPSS 一致？
HAVERAGE，即 (W+1)p 处的加权平均，是 SPSS 的默认方法，也是这里的默认选项。另提供 WAVERAGE、ROUND、EMPIRICAL 和 AEMPIRICAL，便于与其他定义对照。
能否按出现次数从多到少排序？
可以。将“频率表排序依据”设为“按计数降序”，累积百分比随之按排序后的顺序累加。
文件会离开我的电脑吗？
不会。文件在浏览器中解析，表格也在浏览器中计算，不会上传到 Crosstabs 服务器。
相关过程
用你自己的数据运行频率分析
打开 .sav、CSV 或 Excel 文件。所有计算都在浏览器中完成，文件不会离开你的设备。
SPSS 是 IBM Corp. 的商标。Crosstabs 与 IBM 无关联，也未获得 IBM 认可。